硅橡胶复合绝缘子憎水性图像分割算法

绝缘表面的憎水性是衡量绝缘材料电性能的一个重要指标。用喷水分级法测量绝缘子的憎水性,关键是准确地分割出水珠(或水迹)区域。本文根据水珠图像和水迹图像特征的不同,采用不同的滤波过程,然后用基于熵自动阈值分割法对水珠图像和水迹图像进行分割,最后用二值形态重构开运算提取主要区域。实验表明,该方法简单有效地实现了憎水性图像的分割。     

基于图像分析和深度学习的复合绝缘子憎水性分级

为了更加方便快捷地检测大量复合绝缘子憎水性等级,提出一种基于图像分析和深度学习的复合绝缘子憎水性分级方法。首先为提高图像对比度,对复合绝缘子憎水性图像进行灰度化和图像增强处理;其次利用图像分析技术和U-Net网络提取水珠轮廓,得到水珠轮廓图像;接着引入深度卷积神经网络,将这些水珠轮廓图作为神经网络的输入,以相应的憎水性等级作为输出向量,训练网络得到分级模型;最后将分级模型用于憎水性分级,得到分级结果。实验结果表明:该方法的分级结果已达到实际应用要求,水珠轮廓提取的精度达到了92.96%,分级准确率达到了90.2%,预测一幅图像的憎水性等级平均耗时0.1 s。     

基于引导滤波算法的绝缘子憎水性图像去噪研究

复合绝缘子憎水性检测是保障绝缘子安全可靠运行的重要手段,其中从憎水性图像中有效去除噪声并保持边缘信息是进行绝缘子憎水性识别的重要前提.使用思路简单,运算复杂度低且滤波过程能有效克服梯度反转问题的引导滤波算法进行憎水性图像处理.在此背景下,首先分析了引导滤波的原理;然后结合憎水性图像本身的特点,将引导滤波引入憎水性图像去...     

基于PNN的变压器复合绝缘子套管憎水性检测

采用计算机图像的方式对绝缘子表面进行实时监测,通过图像处理方法对复合绝缘子表面图像进行识别,然后通过智能算法对其憎水性等级进行划分来达到辅助运维的目的.在对复合绝缘子憎水图像进行预处理和识别的基础上,采用概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)对其憎水性等级进行判断,实验中经过210个样本训练后的PNN模型可以对140个预测样本准确判别变压器复合绝缘子套管的憎水等级,对后续高效可靠的在线监测变压器套管具有重要意义.     

新型复合绝缘子憎水性测试系统的研究

为了消除传统的复合绝缘子憎水性检测中经济性和可靠性的不足,文章研究了一种基于数字图像处理的新型复合绝缘子憎水性测试系统。依据该系统的原理,得出了该系统的总体结构,分为实验室实验部分和手持测试部分。依据每个部分的要求不同,设计了不同的图像采集系统、喷水系统和控制板,使得其满足实验室部分精确度高,而手持测试部分在保证数据精确的同时保证了操作的便捷性。并对系统的软件部分进行了设计,主要是水珠图片处理、水珠图片分割技术。最后将该系统在实际中进行测试,同传统的检测方法相比,该检测方法在保证准确性的同时,提高了操作效率,且无需停电,保证了运用该系统的经济性。     

一起220KV线路复合绝缘子闪络原因分析

对复合绝缘子憎水性降低造成输电线路闪烙的原因进行了分析,并针对防止复合绝缘子憎水性降低造成线路跳闸提出了相应的防范措施。     

视频车辆检测中改进的阈值分割算法研究

针对使用迭代式阈值分割算法检测车辆时,易造成目标特征信息丢失以及边缘模糊化的问题,提出了一种基于形态学权重自适应图像去噪的迭代式阈值分割算法:利用数学形态学原理设计了一种权重自适应形态学滤波器,采用由小到大的多结构元构造串、并联复合形态的滤波器对视频序列图像进行去噪;同时,对迭代式阈值分割法引入一个偏移系数,可以更加快速获取最优分割阈值,对图像作精确的分割.实验证明,该算法比迭代式阈值分割算法的抗噪性好且减少阈值分割中的寻优尝试次数,得到了比较理想的分割效果.     

复合绝缘子多因素环境老化性能分析

通过开展多因素综合环境人工加速老化试验,对老化前/后复合绝缘子外绝缘伞套材料进行红外光谱分析、憎水性检测和硬度测量,研究复合绝缘子的性能和耐老化程度,得出多因素综合环境老化对HTV硅橡胶材料性能的影响规律,研究结果对复合绝缘子的老化评估具有参考价值。     

农田害虫的图像预处理研究

以农田害虫识别系统中的图像预处理为研究对像,介绍了图像灰度化、阈值分割、边缘检测、数学形态学运算和害虫图像目标分割的过程,从而达到去噪、增强等图像预处理的目标,为后期农田害虫的自动识别打下基础.     

三维图像测量中单像素级边缘的检测

在三维图像测量技术中，目标物体边界识别需要得到准确的单像素级的图像边缘．本文在采用小波变换进行检测图像边缘的方法上，首先根据像素邻域的灰度直方图自适应地选取小波变换的尺度，并存基于Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上借用双阈值操作技术的原理，对结果进一步细化，并将边缘点链接，从而最终得到单像素级的边缘图像，以满足下一步实验的要求．     

污湿环境下复合绝缘子电场分布的研究

研究污秽潮湿状态下复合绝缘子表面电场特性可有效地提高复合绝缘子运行的可靠性.综合考虑了复合绝缘子的污秽层厚度以及均匀性,在Comsol Multiphysics软件环境中建立了110 kV线路复合绝缘子的二维电场仿真模型,采用有限元法计算了复合绝缘子在不同污湿状态下的电位和电场分布.研究结果表明,当复合绝缘子表面形成均匀水膜润湿污秽层后,对绝缘子电场分布的影响程度与污层电导率有关,当污层电导率增大到10-7 S后,复合绝缘子高压端附近伞群承受的电场强度明显增强;当复合绝缘子表面有水滴滴落时,水滴周围的电场急剧增强.     

线路防污闪用复合绝缘子与RTV涂料的技术经济性对比

随着我国电力系统超高压输电和直流输电技术的广泛应用,采用有机复合绝缘子和防污闪RTV涂料逐渐成为两种主要的防污闪方法.本文从有机复合绝缘子和RTV涂料的技术特性、经济性、以及运行经验等方面对比了其在防污闪应用中的利与弊,可知有机复合绝缘子在国内已经获得大量应用,还需要在耐张串绝缘子应用上对其抗拉强度进行进一步确认.同时,文章还从涂料的基本性能、市场价格、以及运行经验等方面对比了RTV-Ⅰ和RTV-Ⅱ 两种涂料之间的差异,并对RTV-Ⅰ型涂料应用中发生的几个典型故障进行分析：包括应用中的污闪、涂料本身的质量以及憎水性等.从两种涂料的对比可得：RTV-Ⅱ型涂料的性价比相对较高,应用前景更为广阔,在将来的应用中应尽可能的选择RTV-Ⅱ型涂料.     

基于改进YOLO V3的接触网绝缘子检测方法

为代替人工对4C巡检车拍摄铁路接触网图像进行分析,使检测的速度和准确率达到实用的要求,本文提出一种基于改进YOLO V3的接触网绝缘子检测方法。该方法在YOLO V3的网络结构Darknet-53的第二个残差块和第三个残差块中间再增加一个新的对小目标友好的4倍降采样的残差块,提高对小目标的检测准确率。并根据相似图像中绝缘子的位置大体相同的特点,通过感知哈希算法分类图像,对同类图像采用候选区域扫描策略加快检测速度。实验结果表明改进后的方法对绝缘子检测的准确率从93.6%提升至99.2%,同类图像的检测速度提升了46%。     

基于无人机遥感影像的水体提取方法

针对无人机（UAV）影像水体提取出现的噪声干扰、光谱混淆、分割尺度难把握、无法使用水体指数等问题,提出边缘检测算法结合面向对象方法的新水体提取方法（AUCSN）. 采用各向扩散滤波算法对影像去噪;采用Canny边缘检测算子对去噪后影像进行边缘提取,提取结果与去噪后影像进行波段重组,利用改进的邻域绝对均值差分方差比法对重组影像选取最优分割尺度,开展多尺度分割. 结合水体对象的光谱、形态、纹理特征建立模型,对分割后影像实现水体粗提取. 将粗提取结果利用形态学闭运算填充孔洞,实现水体提取. 实验结果表明,采用AUCSN方法进行水体提取,不仅提高了提取效率,而且提取精度能够达到96%.     

基于AT89C51单片机的水箱水位检测控制系统设计

本文介绍电路接口原理图,给出相应的软件设计流程图和汇编程序,并用Proteus软件仿真进行测试。设计了一种基于AT89C51单片机的水箱水位检测控制系统,该系统能实现水箱水位自动检测、处理、水位溢出报警和液晶显示水位等功能。     

高压绝缘子在线检测与故障诊断方法

针对电力系统中绝缘子在运行过程中存在的染污、裂纹、低阻等缺陷以及因绝缘子缺陷引起的电网事故,总结了目前常用的几种绝缘子在线检测方法;通过对每种方法的检测原理和优缺点进行分析对比,确定了检测不同缺陷时所适用的检测手段以及超声波在线检测的优点及重要性;结合智能电网的发展趋势,给出了超声波在线检测系统的总体设计思路。     

TiO2／Mg（OH）2复合材料对有机污水中甲基橙的光催化降解动力学的研究

采用溶胶一凝胶法制备了纳米TiO2,并以TiO2和镁盐溶液为前驱物用氨气鼓泡法制得了TiO2／Mg（OH）2复合材料．利用氢氧化镁在水溶液中较强的吸附能力和TiO2对有机物的催化降解作用,研究TiO2／Mg（OH）2复合材料对有机污水中的甲基橙暗反应吸附规律和光反应催化降解性能．结果表明：当Ti02／Mg（OH）2加入量为1g·L^-1。时,在可见光下照射180min后,对有机污水中含20mg·L^-1的甲基橙的降解率达到98．00％,同时在同等条件下选用国家标准（30mg·L^-1亚甲基蓝溶液）作为参照时,降解率可达99．20％．TiO2／Mg（OH）2复合材料对污水中甲基橙的催化降解反应较好地符合Langmuir动力学模型,可用一级反应动力学方程进行描述．     

全自动分立式分光光度法测定水中的铁离子

采用全自动分立式分析仪,测定自来水厂出厂水中的铁离子,铁含量在0～1.5 mg/L浓度范围内线性良好,相关系数为0.9998;加标回收率在99.94％±1.6％之间;检出限为0.006 mg/L;精密度(n=10)的RSD为0.35％,并与原子吸收分光光度法进行结果对比结果表明,2种方法并无明显差异,全自动分析检测方法...